Casi todas las empresas y no pocas , relacionan la analítica web con la medición de páginas y visitas en tu sitio web, poco o nada que ver con encuestas o medición de la satisfacción del cliente. Esto es así en Europa en general y en España en particular, pero no en Estados Unidos. Allí el concepto de analítica es mucho más amplio y es más común que se utilicen varias herramientas para medir todo lo que se quiere medir.

¿Qué medimos cuando queremos medir?

Cualquier herramienta de analítica web es capaz de proporcionarnos más de los que somos capaces de procesar. Cientos de informes por defecto, más varias decenas que podemos elaborar a medida, desde la herramienta gratuita hasta la más cara, todas nos dan información de sobra. Y sin embargo ¿ nos ayudan a responder a todas nuestras preguntas? La respuesta es no, pero no porque necesitemos más informes, o mejores, sino porque intentamos responder a lo que no se puede.
Un analista puede responder a preguntas sobre el “qué” utilizando cualquiera de estas herramientas, pero no puede responder al “por qué” Veamos un ejemplo: ¿ Qué páginas son las más visitadas? y ¿ Por qué? ¿Qué busca el usuario en nuestra página ? y ¿Por qué ? una más, algo más difícil ¿De dónde vienen nuestras visitas? y ¿para qué?.

Es cierto que el analista, al menos el bueno, interpreta los datos y busca una causa para todo lo que puede, pero no dejan de ser conjeturas: “Nuestra página más visitada es este artículo sobre Connect, porque es el que mejor posiciona en Google. Un 70% de las visitas vienen del buscador y es la principal página de entrada a nuestro site” Estas son aproximaciones pero ¿por qué la gente busca información sobre Facebook Connect” ¿para qué busca esa información?

¿El usuario que vino a lo que vino, hizo lo que vino a hacer?

La cosa se complica si la pregunta es esta. ¿Encontró la gente lo que buscaba? El usuario que quería información sobre Facebook Connect, ¿encontró mi artículo en Google y visitó mi web, quedó satisfecho? No hay forma de saberlo si lo único que tenemos son los datos de la herramienta de analítica. Alguien podría decir que si, que quedaron satisfechos porque pasaron mucho tiempo en nuestra web, o hicieron muchas páginas vistas, así que leyeron el contenido y generamos mucho “engagement” Pero ¿cómo sabemos que es así? ¿Y si lo que ha pasado es que no encontraba lo que buscaba, lo intentó varias veces y se marchó frustrado?
Analítica web es mucho más. Lo que todo el mundo conoce y que nosotros llamamos “herramientas de click stream” algo así como “de seguimiento de clicks” necesita combinarse con otras herramientas y análisis. Si no se hace, el análisis se queda cojo porque no tendremos información que de verdad nos permita tomar de decisiones. Y si no podemos tomar decisiones no sirve de nada hacer analítica web.
Avinash Kaushik, padre de la idea de la analítica web 2.0, clasifica las distintas herramientas disponibles en este gráfico. Yo me detengo brevemente en el apartado Voice of Customer.

La voz del consumidor

Cada bloque de herramientas en el cuadro de Avinash tiene al menos una gratuita y otras de pago. Para el caso que me ocupa hoy os recomiendo una herramienta gratuita que precisamente se creó gracias a la inspiración de un post publicado por Avinash.
4Q es un servicio de Iperceptions, empresa especializada en herramientas para la medición de la voz del consumidor. El concepto es sencillo: preguntar utilizando cuantas menos preguntas mejor, para qué vino el usuario a tu sitio web, si encontró lo que buscaba y quedó satisfecho. El servicio está disponible en castellano, nos lleva apenas unos minutos configurarlo y nos genera un script que podemos colocar en nuestra web y decidir a qué porcentaje de visitas queremos mostrarlo. Como todo, tiene un pero y es que al mostrarlo al iniciar la sesión, algunas personas no se animan a contestar porque todavía no saben qué se van a encontrar en la web.
Javier Godoy
Periodista de formación, comenzó su carrera profesional como analista en una pequeña consultora de relaciones públicas, donde descubrió Internet allá por el año 1997 y decidió formarse y dedicarse profesionalmente a este medio.
Vivió desde el año 1999 el boom de las puntocom desde Netjuice y más concretamente en Kelkoo.com. Fue el primer director de de Condenet, la división online de la editorial de Vogue, entre muchas otras publicaciones. Durante unos pocos años dejó el medio online y trabajó desde su propia empresa como consultor de CRM y profesor de distintas escuelas de . Incluso probó como Director de Procesos en el sector textil, pero pronto volvió al marketing, esta vez desde la agencia, como responsable de CRM en TBWA Interactive.
Desde 2008 es socio y director de planificación estratégica en I'move, agencia de Word of Mouth Marketing.
Conferenciante y blogger, es profesor de analítica web en Tracor, es uno de los organizadores del Thursday en Madrid y autor del capítulo de analítica web en el libro Claves del Nuevo Marketing.
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